解读代理型AI：自主系统的崛起

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原文链接：https://www.kdnuggets.com/decoding-agentic-ai-the-rise-of-autonomous-systems

原文作者：Matthew Mayo

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# 引言

 
人工智能（AI）的下一个前沿是代理型AI（agentic AI），即那些能够在没有持续人类干预的情况下进行规划、行动和自我改进的系统。这些自主代理标志着AI从对输入做出静态响应转向能够独立思考和操作的动态系统。下图信息图说明了这些代理的区别、它们如何运作，以及为什么它们代表了AI的一个基础性飞跃。让我们仔细看看。

Decoding Agentic AI: The Rise of Autonomous Systems [Infographic] (点击放大)

 

# 超越聊天机器人：AI代理为何不同

 
传统的大型语言模型（LLMs）提供的是一次性的答案——它们处理输入，产生输出，然后就停止了。它们非常擅长生成文本，但不能执行后续操作、使用外部工具或根据结果调整其方法。代理型AI改变了这一点。

AI代理引入了多步骤自主性：它们可以接受一个目标，规划实现该目标的方式，执行这些步骤，并总结结果。它们不再仅仅是写一首俳句或就外出活动提供建议，而是可以研究市场趋势、分析数据或在使用各种工具的过程中生成报告。代理型AI实现了从被动的技术到主动的问题解决者的转变，能够协调任务、使用API并从结果中学习。

 

# 代理的工具包：自主AI如何思考和行动

 
代理型AI的核心在于一个试图模仿人类认知的模块化设计。规划模块——即“大脑”——将复杂的目标分解为可管理的子目标，例如搜索、阅读或提取相关数据。它是代理的推理引擎，将大挑战分解为可实现的行动。

记忆模块——即“笔记本”——充当长期存储，使代理能够回忆过去的互动并从中学习。这种记忆避免了重复工作，并随着时间的推移实现迭代改进。最后，工具使用模块——即“双手”——将代理与外部世界连接起来，使其能够运行代码、浏览网页或与API交互。总而言之，这些模块将一个静态模型转变为一个可以整合推理、记忆和行动的自主数字工作者。

 

# 自主循环：代理如何自我修正

 
自主代理不仅仅是行动；它们会适应。它们的操作遵循一个持续的反馈循环：观察、规划、行动、反思。首先，代理观察环境，收集信息并确定目标。然后，它根据记忆和当前上下文规划一系列行动。接下来，它通过可用的工具执行步骤。最后，它反思结果，从成功和失败中学习，以求改进。

这种循环试图模仿人类解决问题的过程，从而实现持续的自我修正。随着时间的推移，这种反馈循环会产生变得更高效、更准确、能力更强的代理，而无需明确的再训练。正是这种持续学习，使代理型AI成为未来智能系统的潜在基石。

 

# 总结

 
代理型AI代表了AI发展的一个新方向，在这个方向上，系统可以在追求目标的进程中以独立的方式运行。随着这些架构的完善和改进，我们正朝着能够处理复杂、多层次挑战的真正自主数字生态系统迈进。

下载信息图，了解这些系统的构建方式以及它们如何重新定义“智能”的含义。然后，深入了解KDnuggets的最新报道，以在这个AI的下一个伟大变革中保持领先地位。
 
 

Matthew Mayo (@mattmayo13) 拥有计算机科学硕士学位和数据挖掘研究生文凭。作为KDnuggets和Statology 的管理编辑，以及Machine Learning Mastery的特约编辑，Matthew致力于让复杂的数据科学概念易于理解。他的职业兴趣包括自然语言处理、语言模型、机器学习算法以及探索新兴AI。他的使命是使数据科学领域的知识大众化。Matthew从6岁起就开始编程。

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